[发明专利]一种老年人跌倒检测方法、设备及存储设备在审
申请号: | 201810344105.7 | 申请日: | 2018-04-17 |
公开(公告)号: | CN108764030A | 公开(公告)日: | 2018-11-06 |
发明(设计)人: | 张莉君;陈利鹏;江路;李能;王臣 | 申请(专利权)人: | 中国地质大学(武汉) |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人: | 龚春来 |
地址: | 430000 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明提供了一种老年人跌倒检测方法、设备及存储设备,基于风险分析,提出一种老年人跌倒检测方法,通过引入风险矩阵,定义单个样本的风险函数以及总体风险函数,将提高老年人跌倒识别率的问题转化为求解最小化风险函数的问题,采用基于贝叶斯和基于NP的方法,分别求解单个样本的风险函数和总体风险函数的最小化;一种老年人跌倒检测设备及存储设备,用于实现基于风险分析的老年人跌倒检测方法。本发明的有益效果是:本发明提供的技术方案,提高了对老年人跌倒的有效识别率,提高了老年人的人身安全,降低了老年人跌倒引起的安全隐患。 | ||
搜索关键词: | 风险函数 跌倒检测 存储设备 跌倒 风险分析 最小化 求解 样本 跌倒检测设备 安全隐患 风险矩阵 人身安全 问题转化 有效识别 贝叶斯 识别率 引入 | ||
【主权项】:
1.一种老年人跌倒检测方法,其特征在于:包括以下步骤:S101:根据分类算法,采用样本训练的方法,得到一个初始分类模型;S102:根据所述初始分类模型,得到每个样本的概率输出结果,所述每个样本的概率输出结果作为后验概率;S103:根据训练样本,分别统计所述训练样本的跌倒正确识别率和非跌倒正确识别率;S104:建立风险矩阵,所述风险矩阵中的每一项元素代表每一种识别情况下的风险因子,即所述风险矩阵中的每一项元素代表每一种分类预测结果带来的风险;S105:根据所述后验概率和所述风险因子,建立单个样本风险函数;根据所述后验概率和统计的跌倒正确识别率及非跌倒正确识别率,建立总体风险函数;S106:通过最小化所述单个样本的风险函数和总体风险函数,得到最终的分类模型;S107:根据所述最终的分类模型,对实际的数据进行分类,判断老人是否跌倒。
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